Presentación
No todos los sistemas de separación de inconsistencias de datos. Pero cuando pasan silenciosamente por los filtros, todos ellos luego surgen como diagnósticos erróneos, fraude financiero, fallas de equipos o sanciones de incumplimiento.
Las herramientas de IA han causado una impresión duradera; Traen varios beneficios a su plan: velocidad, eficiencia y la capacidad de estafar vastos conjuntos de datos a escalera. Sin requisa, a menudo se quedan cortos de modo sutil. En muchos casos, la IA pasa sobre discrepancias de datos imposibles de rastrear que pasan desapercibidas hasta que crean problemas serios. Esto requiere una consideración cuidadosa, especialmente en industrias de parada aventura como la atención médica, las finanzas, la aviación y el procesal, donde incluso los errores menores pueden conducir a importantes consecuencias. Las organizaciones en estas industrias se ocupan de datos en extremo regulados y a menudo pesados con un contexto, poco que AI, por sí solo, todavía lucha por comprender completamente.
En esta publicación de blog, exploraremos por qué encomendar solo en las herramientas de IA para la lavado de datos puede introducir riesgos invisibles en industrias críticas donde la responsabilidad y la trazabilidad no son negociables. Incluso discutiremos una logística de lavado de datos híbridos, combinando la automatización de IA con experiencia humana, como una posibilidad para pasar las limitaciones de la IA en la lavado de datos.
Facilidad de datos tradicional contra moderna: integración de IA
Ayer de explorar los enfoques de lavado de datos, particularmente en las industrias de parada aventura, veamos rápidamente cómo han evolucionado a lo prolongado de los abriles.
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Facilidad tradicional de datos manuales: calmoso pero específico
Ayer de que la IA entrara en la imagen, la lavado de datos era en gran medida un proceso manual que fue manejado por equipos dedicados con analistas de datos y expertos en dominios. Ya sea que implique corregir errores tipográficos o eliminar registros duplicados, el proceso manual fue minucioso. Incluso se basó en gran medida en la intuición humana, los referencias educativos y los puntos de narración de control de calidad basados en reglas predeterminados.
Dicho esto, cuando este enfoque era popular, el tamaño de datos no era un desafío. Pero hoy, con más de 400 millones de terabytes de datos generados cada día, limpiarlos y procesarlos manualmente es humanamente difícil.
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Facilidad moderna de datos con IA: rápido pero puede ser defectuoso
Hoy, a medida que los datos se están volviendo más complejos y su tamaño está creciendo más allá de nuestra capacidad de manejar, las organizaciones han comenzado a despabilarse la lavado de datos impulsada por la IA. Estas herramientas examinan automáticamente grandes volúmenes de datos, identifican inconsistencias, rectifican los errores de ortografía, eliminan los duplicados y completan los títulos faltantes.
Para las organizaciones que se ahogaron en conjuntos de datos de parada tamaño, este cambio hizo que el procesamiento de datos fuera mucho más rápido y escalable que nunca. Esto se debe a que estas herramientas podrían tener lugar por millones de registros de datos a la vez. Eran en extremo eficientes y operaban durante todo el día sin penuria.
Dicho esto, si proporcionadamente la IA trae velocidad, no siempre garantiza la precisión en entornos complejos y confidenciales donde los datos contienen más que información básica. Profundizaremos más en esto en secciones posteriores.
¿Dónde afecta la lavado de datos de IA?
Teniendo en cuenta la transición susodicho, es seguro afirmar que las herramientas de lavado de datos de IA como Openrefine y Trifacta han sido más eficientes:
- Identificar y fusionar registros duplicados
- Estandarización de formatos de datos inconsistentes
- Marcando puntos de datos que son inconsistentes con patrones comunes
Las ventajas de usar herramientas de IA para la lavado de datos
Ya hemos establecido que la utilización de herramientas de lavado de datos de IA ofrece una preeminencia clara y destreza, especialmente cuando se proxenetismo de manejar datos a escalera y trabajar en una raya de tiempo apretada. Veamos en detalle dónde se destaca la IA en los procesos de lavado de datos.
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Agilidad y escalabilidad para conjuntos de datos grandes
Cuando decimos grandes conjuntos de datosno estamos hablando de unos pocos miles de registros. De hecho, prócer Los conjuntos de datos a menudo abarcan millones de entradas en múltiples sistemas, se actualizan en tiempo vivo y pueden ser accedidos de forma segura por aquellos que están autorizados.
La lavado manual de los datos a esta escalera no solo serán lentos, sino de realistas inmanejables. Las herramientas de lavado de datos de IA reducen drásticamente este tiempo de procesamiento con programas basados en reglas y ejecutan las instrucciones en numerosos conjuntos de datos en paralelo.
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Reducción en tareas repetitivas
La lavado de datos implica muchos pasos repetitivos: comprobar los títulos faltantes y los errores de ortografía, estandarizar según las reglas de formato, eliminar los duplicados, detectar campos vacíos y más. Si proporcionadamente estas tareas pueden parecer tener pequeño valía, asimismo son importantes y toman un tiempo y energía considerable cuando se realizan manualmente.
Pero con las herramientas de lavado de datos de IA, puede automatizar todo lo susodicho. Hacerlo asimismo reduce el aventura de error humano, evita la penuria de los empleados y cambia su enfoque de la lavado a tareas más cruciales como el control de calidad y la subsistencia.
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Admite la modernización y la migración de datos
Los datos casi nunca se almacenan en un solo sistema. A menudo se encuentra en sistemas CRM o ERP, lagos de datos, hojas de cálculo, almacenamiento en la estrato, etc. Lógicamente, todas estas soluciones de almacenamiento tienen diferentes estándares de formato, compatibilidad de tipo de datos y nombres de campo, lo que hace que sea difícil nutrir la consistencia en todo el conjunto de datos.
Las herramientas de IA se pueden usar para analizar los datos en cada uno de estos sistemas y detectar contradicciones entre ellos. El ejemplo más obediente sería acumular una data. Ahora, hay muchas formas y formatos para hacer eso; Puedes hacerlo como DD/MM/AAYYY o así: MM/DD/YYYY, y asimismo hay varias otras formas. Con IA, puede encontrar fácilmente estas discrepancias e incluso sugerir la lectura correcta y unificada basada en el disección de patrones.
¿Por qué las industrias de parada aventura son diferentes?
Los matices de la lavado de datos manuales y con AI que hemos discutido anteriormente se observan conveniente mundialmente. Sin requisa, las cosas se vuelven un poco más complicadas cuando los datos a estafar tienen información confidencial o tienen algún valía crítico.
Particularmente en las industrias de parada aventura (donde el impacto de las fallas o las violaciones puede ser tremendo) como las finanzas, procesal, aviación, automotriz y atención médica, los datos tienen un propósito directo en la vida humana. Contiene grandes volúmenes de resultados legales, transacciones financieras, historias médicas y demás. De hecho, lo que distingue a estos datos no es solo el tamaño; Es más proporcionadamente la naturaleza sensible y la complejidad regulatoria lo que lo acompaña.
Esto no es solo eso. Estos sectores, por su naturaleza inherente, asimismo están sujetos a requisitos estrictos de cumplimiento. Estos incluyen HIPAA (cuando se proxenetismo de datos de seguros de atención médica), GDPR (Directrices de protección de datos en Europa), SOX (Sarbanes-Oxley actúa según la ley federal de los Estados Unidos), etc.
¿Qué es exactamente emplazar?
Incluso un punto de información incorrecto/inconsistente en los registros médicos de algún puede conducir a un dictamen incorrecto e incluso les costó la vida. Del mismo modo, en los conjuntos de datos financieros, una entrada errónea podría desencadenar una esclavitud de incumplimientos, lo que resulta en fuertes sanciones. Entonces, a diferencia de los conjuntos de datos B2B genéricos, hay prácticamente cero un beneficio de error al tratar con datos en una industria de parada aventura.
La naturaleza de los datos en dominios de parada aventura
Veamos de cerca los diversos tipos de datos en algunas industrias de parada aventura para obtener una imagen más clara de por qué estos datos necesitan procesos de manejo y lavado más cautelosos.
- Cuidado de la vitalidad: La industria de la vitalidad tiene todo tipo de datos: informes del paciente, registros de médicos, imágenes médicas (rayos X, exploraciones de PET, tomografías computarizadas, IRM, etc.), resultados de laboratorio, pruebas genéticas, datos de investigación médica y la directorio es infinita. Incluso por su nombre, puede afirmar que estos datos contienen una información extremadamente valiosa que es imprescindible para el dictamen adecuado y las recomendaciones de tratamiento.
- Finanzas: Estos datos son una mina de oro de la riqueza, el crédito, los ahorros, etc. de las personas y las organizaciones, contiene registros de transacciones, datos de seguro, senderos de auditoría, datos de KYC (información sobre clientes) e incluso documentación de cumplimiento.
- Reglamentario: Los datos en este sector se encuentran principalmente en torno a casos legales presentados: presas, hojas de cargos, documentos de casos, comunicaciones de los clientes-abogados, precedentes judiciales, etc. A menudo se almacena con múltiples partes y en formatos muy diferentes.
- Aviación/Fabricación: Este tipo de datos es de suma importancia para asegurar la seguridad humana, ya que está relacionada con la máquina y en extremo sensible al tiempo. Contiene datos de sensores IoT, registros de rendimiento del equipo e investigaciones previas sobre equipos/vehículos similares.
¿Cuáles son los rasgos comunes?
A pesar de ser inherentemente diferente, los tipos de datos mencionados anteriormente tienen algunas cosas en popular:
- Ellos son todos Bulto parada, incorporación velocidad y incorporación variedad tipos de datos.
- A menudo se encuentran en formatos de datos no estructurados o semiestructurados.
- Ellos son operante en entornos estrictamente regulados y están sujetos a reglas y regulaciones estrictas.
Desafíos de usar herramientas de IA sola para estafar estos datos
Si proporcionadamente todos están de acuerdo en que la IA ha cambiado los procesos típicos de lavado de datos (y sobre todo, para siempre), todavía tiene muchas limitaciones, especialmente cuando hablamos de su utilidad en las industrias de parada aventura. Exploremos algunas limitaciones de lavado de datos de IA con longevo detalle:
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No todas las “inconsistencias” son errores: el aventura de clasificación errónea conceptual de IA
Como saben, los modelos de IA están construidos y entrenados para trabajar en patrones repetitivos. Marcan todo fuera de su ámbito de entrenamiento como errores o discrepancias y luchan para procesar entradas ambiguas.
En conjuntos de datos como imágenes médicas, no todos los títulos atípicos o los hallazgos poco comunes son específicamente “errores”. Incluso pueden proporcionar una nueva visión crítica. Y cuando los sistemas de datos de IA se usan solos, pueden clasificar fácilmente los títulos atípicos como el ruido y eliminarlos, ya que carecen de conciencia contextual. Esta es precisamente la razón por la cual AI todavía no entiende la imagen completa, incluso a posteriori de tantos avances.
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Cambios invisibles, consecuencias visibles: el punto ciego de cumplimiento
La lavado de datos no se proxenetismo solo de mejorar la precisión de los datos existentes; Incluso se proxenetismo de hacer que sea más responsable de los resultados. Y esto es más significativo en estas industrias donde las operaciones se rigen por estrictas reglas y directrices de manejo de datos.
Si proporcionadamente una aparejo de lavado de datos de IA puede identificar ciertos cambios o variaciones, no puede explicar por qué se cambió un campo o se eliminó algún valía. Como resultado, cada cambio realizado por IA se convierte en una caja negra, lo que dificulta la aprobación de auditorías o alega a las consultas regulatorias. Esto hace que las herramientas de IA sean ineficientes cuando las organizaciones están obligadas a nutrir senderos de auditoría detallados.
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Una talla no se ajusta a todos: el problema del overclansing
Las herramientas de IA funcionan de modo más efectivo y son excelentes para aplicar programas basados en reglas, pero pueden ser contraproducentes cuando esas reglas se aplican demasiado rígidamente. Esto da como resultado un sobreicleos, lo que significa que incluso los puntos de datos válidos se procesan (o incluso se eliminan) porque no se ajustan al patrón estereotipado.
En las industrias de parada aventura, la pérdida de tales casos de borde puede significar perder ideas críticas o exponer su negocio a un aventura significativo.
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Más allá del texto y las tablas: AI lucha con diversos formatos
Los datos en industrias de parada aventura incluyen todo, desde notas escritas a mano, memorandos de voz y entradas de sensores de IoT hasta PDF escaneados. La mayoría de las herramientas de lavado de datos de IA no están diseñadas y capacitadas para analizar dichos datos de formato heterogéneo con precisión sin compromisos.
Chocar las brechas de IA: el valía de la intervención humana en la lavado de datos
Adoptar estrategias de lavado de datos híbridos es una forma comprobada de pasar las limitaciones de los enfoques de AI-solo, y esto es a lo que muchas industrias de parada aventura están cambiando. Están emparejando la automatización con subsistencia humana experta para beneficiarse de la eficiencia de la IA sin tener que comprometerse con precisión, relevancia y cumplimiento.
Un enfoque de humanos en el caracolillo (HITL)
Adoptar este enfoque de la lavado de datos le brinda lo mejor de entreambos mundos. Por un costado, la IA asume las tareas repetitivas y basadas en reglas: retirar duplicados, corregir la ortografía, etc. Por otro costado, los expertos humanos intervienen para supervisar los casos de borde y los títulos atípicos, al tiempo que se aseguran de que las correcciones hechas por la aparejo de IA se alineen con las pautas y objetivos de lavado.
Es por eso que muchas organizaciones asimismo consideran los servicios de lavado de datos. Los proveedores de servicios profesionales tienen equipos dedicados de analistas de datos y expertos en dominios que son competentes en trabajar con herramientas de lavado de datos líderes en la industria. Incluso siguen un enfoque estructurado para revisar y validar todas las correcciones realizadas por estas herramientas. Este enfoque ayuda a las organizaciones a obtener una longevo responsabilidad y un longevo categoría de confianza en el conjunto de datos final.
Entrenamiento de modelos de IA específicos de dominio para inteligencia basada en contenido
La errata de conciencia contextual específica del dominio es una de las mayores limitaciones de las herramientas de lavado de datos de IA. Por fortuna, puede proporcionar este contexto adicional capacitando estas herramientas en datos relevantes para el dominio, como las notas clínicas en la atención médica. Este prueba se puede extender al ajuste fino trillado, incorporando matices más sutiles como la taquigrafía en el interior de su conjunto de datos de entrenamiento.
Bucles de feedback para el estudios continuo: evolucionando con sus datos
La importancia de la intervención humana en la lavado de datos no está restringida a la subsistencia. Las correcciones realizadas por los expertos en dominios pueden ser devueltos al sistema, lo que permite que el maniquí de IA aprenda de ellos y los retenga. Dichos bucles de feedback refinan el comportamiento futuro del operación, lo que lo hace más en línea con las micción del mundo vivo y sus objetivos.
AI explicable: transparencia que genera confianza
Como hemos discutido anteriormente, uno de los mayores desafíos con la lavado de datos basada en IA es la naturaleza de “caja negra” de sus acciones. La implementación de soluciones explicables de IA (XAI) puede resolver este problema hasta cierto punto. Estas soluciones hacen que la razonamiento de la lavado de datos y los resultados transparentes, interpretables para las partes interesadas no técnicas, y más auditable al proporcionar razones que guíen sus decisiones. Esto es especialmente importante en las industrias de parada aventura, donde las organizaciones deben mostrar cómo y por qué se modificaron ciertos datos.
Nota final
No se puede desmentir el hecho de que AI definitivamente ha redefinido cómo las organizaciones manejan y procesan sus datos. Les ha ayudado a disminuir el tiempo y disminuir significativamente el esfuerzo manual para dirigir la escalera de los entornos de datos modernos. Pero, en algunas industrias, como las discutidas en este blog, la IA aún está acullá de ser suficiente.
Se debe a que la pregunta no se proxenetismo solo de cuán rápido o eficientemente se pueden estafar los datos, se proxenetismo de si se pueden encomendar en los datos limpios. De hecho, cuando la vida de las personas, la integridad financiera y la posición procesal están en diversión, la conveniencia y la eficiencia llevan a un segundo plano a la precisión y la transparencia.
A medida que las organizaciones continúan invirtiendo en IA, deben hacerlo con una comprensión de que estos son dominios en los que los supuestos tienen consecuencias e incluso herramientas o algoritmos de IA proporcionadamente entrenados pueden zanjar sin una visión humana. La verdadera preeminencia no vendrá al marcar a los expertos humanos, sino de diseñar sistemas donde las herramientas de lavado de datos de IA y las personas trabajan juntas, cada una cubriendo los puntos ciegos del otro.
Entonces, la próxima vez que piense en automatizar su canalización de lavado de datos con herramientas, pregúntese esto: ¿Su aparejo de IA solo está limpiando los datos o lo está limpiando de modo responsable? No se preocupe, incluso si la respuesta es no, siempre puede despabilarse ayuda profesional y despabilarse un proveedor de servicios de lavado de datos confiable.
